Meno scorciatoie. Più comprensione.
Impara l’AI.
Poi dimostra di conoscerla.
Un percorso completo per passare dai concetti ai calcoli, dagli errori tipici alle scelte che contano nei sistemi reali. Leggi, prova, sbaglia, ricomincia: è così che si impara.
Il percorso consigliato
Prima capisci. Poi calcoli. Infine ti sfidi.
Le cinque leggi per orientarti fra rappresentazione, incertezza, apprendimento, ottimizzazione e limiti.
02Tocca i meccanismiModifica parametri e osserva le conseguenze senza installare nulla.
03Allenati davveroOttanta esercizi con soluzioni immediate e progresso salvato sul dispositivo.
04Dimostra quanto valiSedici domande, quattro livelli e nessun posto dove nascondersi.
Il momento della verità
Pensi di saperne di AI? Dimostralo.
Si parte semplice. Non finisce semplice. Concetti, sistemi, calcoli e matematica: il quiz non premia chi ricorda le sigle, ma chi sa usarle.
01 · Fondamenti
Le cinque leggi, senza superficialità
Embedding, feature e spazi vettoriali
Come feature, embedding e spazi vettoriali trasformano dati e significato in una forma che i modelli possono elaborare.
Leggi la guida →02 · Legge IIProbabilità, softmax e modelli generativi
Come probabilità, campionamento e modelli generativi rappresentano e trasformano l’incertezza nelle risposte dell’AI.
Leggi la guida →03 · Legge IIICome una rete impara dai dati
Come dataset, obiettivi, architetture e addestramento trasformano esempi in parametri e comportamenti appresi.
Leggi la guida →04 · Legge IVLoss, gradiente e ottimizzatori
Come loss, gradiente, learning rate e ottimizzatori guidano il training e l’efficienza dei modelli.
Leggi la guida →05 · Legge VOverfitting, bias e collasso dei modelli
Come overfitting, bias, valutazione, sicurezza e governance rendono visibili e gestibili i limiti dei sistemi AI.
Leggi la guida →02 · Strumenti
Non guardare la formula. Muovila.
Calcolatore dimensione output di convoluzione e pooling
Calcola forma e parametri di Conv1d, Conv2d, ConvTranspose2d e pooling, con layer impilabili ed export PyTorch.
Apri il laboratorio ↗02Calcolatore matrice di confusione: precision, recall, F1
Calcola metriche binarie e multiclasse con matrice editabile, medie macro, micro e pesata, F-beta e MCC.
Apri il laboratorio ↗03Calcolatore parametri e memoria di un Transformer
Calcola parametri per componente e memoria di un Transformer, con preset BERT-base e GPT-2 small e stima Adam.
Apri il laboratorio ↗04Calcolatore similarità del coseno e distanze fra vettori
Calcola similarità del coseno, prodotto scalare, distanze e norme fra due o più vettori con matrice condivisibile.
Apri il laboratorio ↗05Visualizzatore learning rate scheduler con codice PyTorch
Visualizza e modifica scheduler del learning rate con warmup, cosine, one-cycle, step e codice PyTorch da copiare.
Apri il laboratorio ↗06Contatore di token per testi in italiano e inglese
Conta token, caratteri e parole con cl100k_base e o200k_base eseguite localmente, con evidenziazione e confronto linguistico.
Apri il laboratorio ↗07Esploratore softmax e temperatura
Modifica logit e temperatura, osserva le probabilità softmax e misura entropia e confidenza della distribuzione risultante.
Apri il laboratorio ↗08Grafico funzioni di attivazione e derivate
Confronta sigmoide, tanh, ReLU, GELU e SiLU con derivate, saturazione e curve interattive su uno stesso grafico.
Apri il laboratorio ↗09Calcolatore MSE, RMSE, MAE, Huber e R²
Calcola loss di regressione, residui e R² da coppie di valori reali e predetti, con parametro Huber modificabile.
Apri il laboratorio ↗10Simulatore discesa del gradiente, momentum e Adam
Simula SGD, momentum e Adam su funzioni convesse e non convesse con traiettoria, gradiente e learning rate regolabili.
Apri il laboratorio ↗03 · Esercizi
Qui la teoria smette di proteggerti
Embedding, feature e spazi vettoriali
16 esercizi svolti, soluzioni passo passo e strumenti di verifica.
Inizia →Legge IIProbabilità, softmax e modelli generativi
16 esercizi svolti, soluzioni passo passo e strumenti di verifica.
Inizia →Legge IIICome una rete impara dai dati
16 esercizi svolti, soluzioni passo passo e strumenti di verifica.
Inizia →Legge IVLoss, gradiente e ottimizzatori
16 esercizi svolti, soluzioni passo passo e strumenti di verifica.
Inizia →Legge VOverfitting, bias e collasso dei modelli
16 esercizi svolti, soluzioni passo passo e strumenti di verifica.
Inizia →Esame50 domande con risposte
Il ripasso finale per scoprire cosa sai spiegare davvero.
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